transformer 图

很抱歉，我无法提供图片。但是，你可以通过引用[1]中提供的链接查看Transformer的详细图解。这篇文章从输入开始，一步一步演示了数据在Transformer中的流动过程。另外，你还可以参考引用[2]中提到的文章，了解Transformer的输入和输出以及其由编码器和解码器组成的结构。如果你对Transformer感兴趣，还可以阅读引用[3]中提供的博客文章，了解更多关于Transformer的信息。

相关问题

transformer图片特征提取

引用:Deformable DETR问题分析指出，传统的DETR在transformer中需要处理大量冗余的像素，导致收敛速度慢且对小物体的检测性能不佳。为了解决这个问题，可以让Transformer在下采样的同时学习到更多更有效的区域。这意味着可以通过改变transformer的结构或者引入新的注意力机制来提高transformer对图片特征的提取效果。

引用:在CV领域上的Transformer一般统称为Vision Transformer，简称Vit。Vision Transformer在图片特征提取方面取得了很好的效果。Vit将图片切分成一系列的patches，然后通过transformer网络对这些patches进行处理，最终得到了图片的特征表示。通过引入transformer的注意力机制，Vit能够捕捉到全局和局部的图片信息，从而实现更好的特征提取效果。

引用:除了Vit，还有其他基于Transformer的目标检测方法可以用于图片特征提取。例如，PVT（Pyramid Vision Transformer）可以处理不同分辨率下的图像特征，而SWIN-Transformer通过滑窗的注意力机制来实现短程和长程的依赖关系描述，同时避免了计算量的平方增长。这些基于Transformer的模型通过设计不同的注意力机制和多层级的结构，可以提升图片特征提取的效果。

综上所述，transformer在图片特征提取方面具有很高的应用价值。通过改进transformer的结构和引入新的注意力机制，可以提高transformer对图片特征的提取效果，并在目标检测等任务中取得更好的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [目标检测算法回顾之Transformer based篇章](https://blog.csdn.net/qq_41895003/article/details/124927194)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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swin transformer 图

像是什么？

A：Swin Transformer是一种新型的Transformer模型，它采用分层式的设计，将Transformer模型中的注意力机制应用于多个级别的表示中。这种分层结构可以缩小模型的规模，减少计算量，同时提升模型的效果，并且它可以被用来解决各种计算机视觉任务，比如分类、检测和分割等。Swin Transformer是由南京大学提出的，目前还在不断的改进中。